2. Теория информации и ее значение

Теория информации – раздел математики, исследующий процессы хранения, преобразования и передачи информации, и является частью кибернетики.

В основе теории информации лежит определённый способ измерения количества информации, содержащейся в каких-либо данных (сообщениях).

Данная теория нашла своё применение в таких областях, как криптография, телекоммуникации, искусственный интеллект и машинное обучение.

3. Понятие информации по Шеннону

Клод Шеннон, основатель теории информации, предложил математический подход к определению информации. Согласно Шеннону, информация – это мера уменьшения неопределенности. Другими словами, информация позволяет устранить неопределенность в отношении какого-либо события или явления. Содержательный подход

Содержательный подход к определению информации основан на идее, что информация связана с содержанием сообщения. Этот подход акцентирует внимание на смысловой нагрузке информации и ее полезности для получателя. В рамках содержательного подхода информация рассматривается как сведения, которые имеют значение для человека или системы. Например, текст книги содержит информацию, которая может быть полезна для читателя, а данные с датчиков — для системы управления. Содержательный подход также учитывает контекст, в котором передается информация. Одно и то же сообщение может иметь разное значение в зависимости от ситуации и получателя. Например, слово "огонь" может означать как предупреждение об опасности, так и команду для стрельбы. Таким образом, содержательный подход подчеркивает важность интерпретации информации и ее роли в принятии решений. Этот подход широко используется в гуманитарных науках, таких как лингвистика и психология, где важно понимать смысл и значение информации. Однако содержательный подход имеет ограничения, так как он не позволяет количественно измерять информацию. Для этого используются другие подходы, такие как вероятностный и алфавитный.

4. Неопределенность события и количество возможных исходов

Ключевым понятием в содержательном подходе является неопределенность события. Чем больше возможных исходов у события, тем выше неопределенность и, соответственно, тем больше информации содержится в сообщении, которое устраняет эту неопределенность. Например, подбрасывание монеты имеет два возможных исхода (орел или решка), в то время как бросок шестигранного кубика имеет шесть исходов. Сообщение о результате броска кубика содержит больше информации, чем сообщение о результате подбрасывания монеты. Неопределенность также зависит от вероятности каждого исхода. Если исходы неравновероятны, то количество информации в сообщении будет меньше. Например, если монета несимметрична и вероятность выпадения орла равна 0,9, то сообщение о результате подбрасывания монеты будет содержать меньше информации. Таким образом, неопределенность события и количество возможных исходов являются важными факторами при измерении информации. Эти понятия лежат в основе вероятностного подхода к информации, который был разработан Клодом Шенноном.

5. Измерение информации в битах

Для количественного измерения информации используется бит — минимальная единица информации, которая может принимать одно из двух значений: 0 или 1. Количество информации в битах определяется как логарифм по основанию 2 от числа возможных исходов. Например, для подбрасывания монеты количество информации равно 1 биту, так как log₂2 = 1. Бит является основой для измерения информации в компьютерных системах, где все данные кодируются с помощью двоичных чисел. Например, один символ текста в кодировке ASCII занимает 8 бит, что позволяет представить 256 различных символов. Таким образом, бит является универсальной единицей измерения информации, которая используется как в теории информации, так и в практических приложениях. Однако в некоторых случаях используются более крупные единицы, такие как байт (8 бит), килобайт (1024 байта) или гигабайт (1024 мегабайта). Эти единицы позволяют измерять большие объемы информации, такие как файлы, изображения или видео.